Dietary vitamin D intake and food sources of US and Canadian population
Notice bibliographique
Résumé
Objective was to determine vitamin D intake and food sources in US (n=7837) and Canadian (n=4025) populations using 7‐ or 14‐d food intake data from a nationally representative population. Mean vitamin D intake ranged from 3.7 to 6.0 mcg/d. One‐third of the 2–50 y age groups met their AI for vitamin D, except US women, 19–50 y, where only 23% met their AI. Less than 10% of individuals over the age of 50 y met their AI for vitamin D. The top 10 food sources of vitamin D in the diets of U.S. participants were milk, meat, fish, eggs, ready‐to‐eat (RTE) cereal, pasta and rice, dairy and non‐dairy frozen desserts, poultry, shellfish, and vegetable recipes; among the Canadian participants they were milk, meat, fish, margarine, eggs, egg recipes, pasta and rice, dairy and non‐dairy frozen desserts, vegetable recipes, and soups. Participants who frequently consumed RTE cereal had significantly higher total vitamin D intake vs. those who did not consume or were infrequent consumers. Frequent breakfast consumers had significantly higher vitamin D intake vs. those who did not consume breakfast or were infrequent consumers. Given the inadequate intake of vitamin D, emphasis needs to be put on increasing dietary sources of vitamin D, including vitamin D fortified foods, to help individuals meet the vitamin D dietary recommendations. Funding: General Mills Bell Institute of Health and Nutrition, Minneapolis, MN
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».